数字医疗
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检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是什么？
通俗来说，**检索增强生成（RAG）**就像一个“聪明的助手”，它在回答问题之前，会先去一个巨大的“知识库”里找一找，看看有没有相关的资料，然后再结合这些资料给出一个更准确、更有根…
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DeepSeek模型中，模型学到的“知识”是指什么？
在 DeepSeek 模型中，“知识”主要来源于以下几个方面： 1. 知识图谱 知识图谱是 DeepSeek 模型的重要组成部分，它以结构化的方式存储了大量实体、概念及其关系。这些…
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云平台上部署 DeepSeek 模型，在自己的网站上实现用户与知识库的交互
云平台上部署 DeepSeek 模型，结合 Dify 搭建专属知识库，并通过 FastAPI 提供对话功能，最终在自己的网站上实现用户与知识库的交互
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Nat. Med. | 临床治疗中的因果机器学习
2024年4月19日，Stefan Feuerriegel 、 Dennis Frauen和Valentyn Melnychuk等人在Nature Medicine期刊上发表了一篇…
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强化学习是否可以改善重症患者的预后
强化学习是否可以改善重症患者的预后 Otten M, Jagesar AR, Dam TA, et al. Does Reinforcement Learning Improve …
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急性呼吸窘迫综合征-ARDS的流行病学及临床特征
昨天我们学习了急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的诊断，诊断看上去指标列的一条条的，那么 ARDS到底是一种什么样的疾病呢，我们怎样在临床上去识别它呢？希望通过今天的学习大家能够有个大…
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nature medicine解读:有预警系统（AI模型）和没有预警系统医院的对照研究
背景 败血症是美国住院患者死亡的主要原因，最近的一项研究发现，败血症是近35%的住院患者死亡的直接原因。败血症的早期识别和治疗与改善患者结局有关。本研究实施基于TREWS (目标…
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文献学习—广泛使用的脓毒症预测模型的预测效果不佳
关键点 问题 Epic 脓毒症模型 (ESM) 是一种专有的脓毒症预测模型，已在数百家美国医院实施。尽管广泛使用 ESM 来识别脓毒症患者，但该模型尚未得到充分评估。本文要评估…
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基于SOFA的脓毒症患者预后模型的建立:回顾性队列研究
文献来源 背景 根据sepsis 3.0，脓毒症定义为由宿主对炎症反应失调引起的、危及生命的器官功能障碍。常用于预测脓毒症预后的评分工具包括：APACHE Ⅱ(Acute Ph…
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深度学习2：反向传播算法原理
神经网络最核心的问题就是参数的训练问题，而反向传播算法（backpropagation algorithm）在当中起着关键性的作用，本文详细介绍了反向传播算法的原理，并提供了详细的…
